Goldman Sachs atteint de nouveaux sommets, et les actions bancaires profitent elles aussi de la manne liée à l’IA

TL;DR

· Les cinq grandes banques américaines JPMorgan (JPM), Bank of America (BAC), Citigroup (Citi), Wells Fargo (WFC) et Goldman Sachs (GS) ont publié leurs résultats du deuxième trimestre le 14 juillet, et les revenus des transactions sur actions de Goldman Sachs ont atteint un niveau record.

· Les financements, souscriptions, opérations et prêts pour centres de données liés à l'IA commencent à entrer dans le compte de résultat des banques, mais ne peuvent pas encore expliquer l'intégralité de la hausse.

· Actifs concernés : JPMorgan (JPM), Bank of America (BAC), Citigroup (Citi), Wells Fargo (WFC), Goldman Sachs (GS)

JPMorgan (JPM), Bank of America (BAC), Citigroup (Citi), Wells Fargo (WFC) et Goldman Sachs (GS), cinq grandes banques américaines, ont publié leurs résultats du deuxième trimestre le 14 juillet. Les performances de Goldman Sachs, de JPMorgan, et d'autres sociétés ont dépassé les attentes du marché. Le cours de Goldman Sachs a brièvement atteint un plus haut historique en séance, tandis que les valeurs bancaires ont affiché des performances contrastées.

Ces résultats ont été amplifiés par l’émergence d’une nouvelle question de tarification : la vague d'investissements dans l'IA a-t-elle déjà commencé à alimenter Wall Street ? À l'époque, lorsque les investisseurs regardaient les actions des banques, ils se concentraient surtout sur la marge nette d’intérêt, le cycle du crédit et le rendement du capital. Aujourd’hui, le marché commence à se demander si les banques peuvent devenir un « péage » pour les dépenses d’investissement en IA.

Ce péage n’a rien de mystérieux. Les géants de la tech et les entreprises construisent des centres de données pour l’IA, achètent des puces, se financent, se lancent en bourse, réalisent des fusions-acquisitions ; les fonds spéculatifs, eux, se concentrent sur le trading des actions liées à l’IA et sur l’effet de levier. Les banques gagnent des frais de souscription, des commissions d’arrangement de prêts, l’écart de prix sur les opérations et les intérêts sur les financements. L’IA ne s’inscrit pas directement au bilan des banques, mais elle finit par entrer dans le compte de résultat.

Les divergences se situent justement ici. Le PDG de Goldman Sachs, David Solomon, souligne que le pipeline de trading, le réseau de clients et la dynamique de « business flywheel » restent porteurs, et que la construction liée à l’IA en est encore à ses débuts. Le PDG de JPMorgan, Jamie Dimon, est plus prudent, et le marché craint que les entreprises ne recalculent les coûts, les prix et le rendement de l’investissement.

Wall Street prélève une part des flux de capitaux liés à l’IA

Les investisseurs particuliers ont tendance à interpréter le bénéfice de l’IA comme des retombées sur les puces, les fournisseurs de cloud et les loyers des centres de données, mais les banques gagnent de l’autre côté. Tant que les actifs liés à l’IA sont plus chers, plus actifs et nécessitent davantage de financement, les banques peuvent prélever une part via le trading et les flux de capitaux.

Les revenus de transactions sur actions constituent l’exemple le plus direct. Ils ne proviennent pas de parier directement sur la hausse ou la baisse des actions par la banque elle-même ; ils proviennent de l’exécution des ordres, de la couverture, du financement et de la liquidité fournis aux clients institutionnels. Plus les valeurs liées à l’IA sont volatiles, plus les fonds réajustent leurs portefeuilles fréquemment, et plus les salles de marché des banques sont sollicitées.

Au deuxième trimestre, les revenus de transactions sur actions de Goldman Sachs ont atteint 7,42 milliards de dollars, un record, devenant un déclencheur de la réévaluation du secteur des banques d’investissement. Pour des sociétés comme Goldman Sachs, dont la part des activités de marchés de capitaux est élevée, l’intensité des transactions se reflète rapidement dans l’élasticité des bénéfices.

Une autre voie est le capex lié aux capitaux de l’IA. Des géants de la tech comme Microsoft, Google et Meta construisent les infrastructures d’IA, ce qui alimente les centres de données, l’électricité, les puces et le financement d’actifs par des fonds privés. Reuters indique que les banques d’investissement de Wall Street considèrent le « super cycle » de l’IA comme l’une des sources des futures activités de transaction et de financement.

La banque n’est pas l’élément le plus visible dans la chaîne industrielle de l’IA, mais c’est un bénéficiaire « de second ordre » facile à sous-estimer. Plus la construction de l’IA est intensive en capital, plus elle a besoin d’intermédiation financière. Plus les actifs liés à l’IA sont échangés fréquemment, plus cela profite au département des transactions.

Deux exemples fournis par Goldman Sachs et JPMorgan

Le deuxième trimestre est celui qui illustre le mieux l’élasticité : Goldman Sachs. Le revenu net de l’entreprise s’élève à 20,34 milliards de dollars, son bénéfice net à 6,63 milliards de dollars et son EPS à 20,98 dollars. Dans son rapport officiel, Solomon mentionne « One Goldman Sachs » et la dynamique de « business flywheel », tout en mettant aussi l’accent sur le maintien d’un élan au niveau des activités clients et des pipelines de transaction.

Le marché ne récompense pas uniquement les bénéfices d’un trimestre en soi, mais la place de Goldman Sachs dans le récit autour de l’IA. Si, au cours des prochaines années, la construction liée à l’IA continue de générer des introductions en bourse, des opérations de fusion-acquisition, des financements par actions, des prêts pour des centres de données et des volumes de transactions, l’élasticité bénéficiaire de Goldman Sachs pourrait être plus marquée que celle des banques de détail traditionnelles.

L’exemple fourni par JPMorgan est plus complet. Pour le deuxième trimestre, le reported revenue est de 57,3 milliards de dollars, et le managed revenue de 58 milliards de dollars. Le reported net income est de 21,2 milliards de dollars ; après retrait des projets majeurs, le bénéfice net est de 16,9 milliards de dollars. L’entreprise combine des activités de marchés de capitaux avec du crédit à la consommation et du crédit aux entreprises.

Ici, il faut faire preuve de prudence dans l’attribution. Une performance solide des grandes banques au deuxième trimestre ne vient pas uniquement de l’IA. La reprise des activités de banque d’investissement, l’activité élevée sur les marchés boursiers, l’évolution de l’environnement des taux d’intérêt et les besoins de couverture liés à l’incertitude macroéconomique contribuent aussi à faire monter les revenus. Le rôle le plus exact de l’IA est d’ajouter une source de demande très élastique au moment où les cycles de la banque d’investissement et des transactions se réparent.

Morgan Stanley sera également à surveiller. Il publiera ses résultats le 15 juillet, ce qui le place plus tard que les cinq grandes banques, mais la structure de ses activités ressemble davantage à celle de Goldman Sachs. Si le marché continue de trader les activités de marchés de capitaux générées par l’IA, il sera évalué dans la même catégorie comparative que Goldman Sachs.

La dynamique de Solomon et le frein de Dimon

Le récit de Solomon est clair : le vaste réseau de clients mondiaux, les pipelines de transactions stratégiques et « l’ensemble intégré de Goldman Sachs » forment une dynamique de « flywheel », tandis que la construction liée à l’IA en est encore au début et qu’il reste une marge pour les activités de marchés de capitaux. Tant que le cycle d’investissement dans l’IA se poursuit, les besoins de financement des clients et de transactions reviendront sans cesse à Wall Street.

Cette logique est cruciale pour l’évaluation des actions bancaires. Les valorisations des banques traditionnelles sont facilement contraintes par la marge nette d’intérêt, les provisions et le capital réglementaire. Si les revenus de la banque d’investissement et des transactions sont perçus comme un accroissement structurel, le marché pourrait attribuer une pondération plus élevée aux activités de marchés de capitaux de Goldman Sachs, Morgan Stanley et JPMorgan.

La prudence de Dimon pose, de l’autre côté, une limite. Il n’a pas nié la valeur de l’IA, et JPMorgan investit elle aussi dans l’IA en discutant des gains d’efficacité. Mais les inquiétudes du marché concernant les dépenses en IA des entreprises augmentent : les budgets ne pourront pas s’étendre indéfiniment, et les clients vont commencer à demander combien de croissance de revenus ou d’économies de coûts chaque dollar investi peut générer.

C’est une réalité pour les banques. Les dépenses en capital liées à l’IA peuvent stimuler la chaleur des transactions et des financements, mais ne se prolongent pas nécessairement de façon linéaire. Si les entreprises ralentissent la construction de centres de données, reportent les financements lors des introductions en bourse, ou si le coût des financements d’actifs par fonds privés augmente, les frais liés aux banques et les revenus de transactions peuvent également se refroidir.

La qualité des prêts et les revenus de transactions déterminent la qualité de la réévaluation

Pour que les actions bancaires fassent réellement de l’IA un nouvel ancrage de valorisation, il faut que les financements liés à l’IA continuent d’alimenter les revenus de la banque d’investissement, que la qualité des prêts pour centres de données reste stable, et que les revenus des transactions sur actions reviennent à la moyenne une fois la volatilité retombée.

Le financement des centres de données mérite particulièrement d’être suivi. Il constitue aujourd’hui le carburant de l’expansion des infrastructures d’IA, tout en étant une source de frais pour les banques et le crédit privé. Mais si des écarts apparaissent dans les baux, les taux d’utilisation, les coûts d’électricité ou les coûts de financement, ces actifs peuvent aussi passer d’un apport d’augmentation des revenus à une exposition aux risques.

Le cycle de crédit traditionnel n’a pas non plus disparu. Les coûts d’emprunt élevés, les prix de l’énergie et les risques géopolitiques se refléteront avec retard dans la qualité du crédit des cartes de crédit, des prêts automobiles et du crédit aux entreprises. Goldman Sachs est plus susceptible de bénéficier de la chaleur sur les transactions ; Citigroup, Wells Fargo et d’autres banques, qui dépendent davantage du crédit traditionnel, pourraient être évaluées différemment par le marché.

Le signal donné par les résultats du deuxième trimestre est que le bénéfice de l’IA s’est diffusé des valeurs technologiques vers les intermédiaires financiers, mais qu’il reste dans une phase d’« amplificateur d’incréments ». Ce qui peut soutenir la réévaluation n’est pas un slogan sur l’IA, mais une réalisation continue des frais de banque d’investissement, des revenus des transactions, de la qualité des prêts pour centres de données et du rendement des investissements en IA des entreprises.

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